BookRAG针对传统RAG处理复杂文档的盲区，提出层级结构感知索引(BookIndex)与智能体检索方法。通过树+图结构保留文档层级关系，结合信息觅食理论实现动态检索，在三个基准上刷新SOTA结果，召回率最高提升71.2%。该方法兼顾高精度、高召回与低成本，为长文档问答提供全新解决方案。

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文章提供大模型(LLM)开发的完整学习路线，分为四个阶段：基础(0-2个月)、框架掌握(3-5个月)、模型微调与工程化(6-9个月)、多模态与进阶(9-12个月)。每个阶段包含明确的学习目标、核心主题和实践任务，从数学基础、Transformer原理，到Prompt工程、LangChain、RAG技术，再到模型微调、部署和多模态应用，提供系统化学习路径。文章强调以项目为导向，通过实践巩固理论知识，

文章提供大模型(LLM)开发的完整学习路线，分为四个阶段：基础(0-2个月)、框架掌握(3-5个月)、模型微调与工程化(6-9个月)、多模态与进阶(9-12个月)。每个阶段包含明确的学习目标、核心主题和实践任务，从数学基础、Transformer原理，到Prompt工程、LangChain、RAG技术，再到模型微调、部署和多模态应用，提供系统化学习路径。文章强调以项目为导向，通过实践巩固理论知识，

大型语言模型(LLM)正深刻改变企业运营模式，成为数字化转型的核心驱动力。Salesforce、SAP等头部企业已将LLM深度集成至CRM、ERP等核心系统，通过AI助手实现自然语言交互、自动化流程和智能决策支持。这些应用显著提升了生产力、客户体验和运营效率，同时通过"信任层"设计保障数据安全。LLM正在重塑商业智能、知识管理等多个领域，企业需快速构建数据战略和技术能力，把握这

大型语言模型(LLM)正深刻改变企业运营模式，成为数字化转型的核心驱动力。Salesforce、SAP等头部企业已将LLM深度集成至CRM、ERP等核心系统，通过AI助手实现自然语言交互、自动化流程和智能决策支持。这些应用显著提升了生产力、客户体验和运营效率，同时通过"信任层"设计保障数据安全。LLM正在重塑商业智能、知识管理等多个领域，企业需快速构建数据战略和技术能力，把握这

上个月，谷歌没有大张旗鼓，也没有召开发布会，却在连续 5 天内默默释出了 5 篇关于 AI Agent 的重磅白皮书，总计超过 250 页。内容覆盖从“什么是智能体”到“如何让智能体真正走向生产环境”的全链路问题。

上个月，谷歌没有大张旗鼓，也没有召开发布会，却在连续 5 天内默默释出了 5 篇关于 AI Agent 的重磅白皮书，总计超过 250 页。内容覆盖从“什么是智能体”到“如何让智能体真正走向生产环境”的全链路问题。

本文探讨了LangChain框架的使用价值与局限性。文章首先区分了广义和狭义的LangChain定义，指出框架存在的根本意义在于封装重复劳动、沉淀最佳实践和统一代码风格。通过对比原生OpenAI SDK和LangChain实现fewshot提示工程的代码示例，作者揭示了LangChain API设计存在的冗长、不一致等问题，导致开发效率反而降低。文章引用Thoughtworks技术雷达对LangC

随着人工智能（AI）和深度学习技术的飞速发展，越来越多的技术人才开始考虑转向这一前沿领域。对于已经拥有丰富编程经验但希望转型到大模型开发领域的35岁程序员来说，虽然面临一定的挑战，但也具备了坚实的基础。本文将提供一份详细的转型指南，帮助你顺利从传统编程岗位转变为专注于大规模语言模型的研究与开发。